Labvancedは、オンラインウェブカメラの眼の動き追跡ソフトウェアを使用して視覚的注意を研究するために使用できます

視覚的注意と眼の動き追跡

眼の動き追跡は、視覚的注意のような認知プロセスを研究するための主要なツールの1つです。眼の動きを定量化することにより、研究者は参加者が特定のタスクを実行する際にどこに焦点を合わせ、視野がどのように調整されているかを特定できます。Labvancedのような眼の動き追跡ソフトウェアは、言語学研究や発達心理学など、多くの分野で学術的目的のためにこれらの動きを定量化するのに役立ちます。

視覚的注意

眼の動き追跡を考える前に、視覚的注意について簡単におさらいしましょう。視覚的注意は、研究者がこのトピックについての理解を深めることを目指して研究する多くの重なり合った領域を持つ複雑な認知現象です。

視覚的注意の種類

視覚的注意は、以下の3つの主要なサブタイプから構成されています：

  1. 空間的注意
  2. 特徴ベースの注意
  3. オブジェクトベースの注意

心理学実験を設計し、眼の動き追跡技術を使用する際には、どのタイプの視覚的注意を調べているのかを明確に定義することが重要です (Carrasco, 2011).

視覚的注意の目的

注意には、さまざまな目的があります：

  1. 特徴の結合
  2. 認識
  3. 刺激の選択 / データの削減
  4. 刺激の強化

これらの能力が合わさることで、視覚システムが機能し、最終的には私たちが直接的な環境や周囲を認識し理解することを可能にします (Evans et al., 2011).

眼の動き追跡ソフトウェアを使用することで、研究者はさまざまな心理的文脈や異なる集団における特定の注意関連機能をより詳細に見ることができます。

眼の動き追跡技術メトリクスによる注意の定量化

Labvancedは、オンラインウェブカメラの眼の動き追跡ソフトウェアを使用して視覚的注意を定量化するための視線ポイントや注視などの多くのメトリクスを提供します 視覚的注意を定量化する最良の方法の1つは、眼の動き追跡を通じて行うことです。目がどこを見ているかを測定することにより、研究者は参加者が注意を向けている視覚の平面の具体的な測定値を取得します。

Labvancedのような眼の動き追跡ソフトウェアは、視線がどこにあるか（x/y平面の座標と信頼レベル）に関する数値データを提供し、その後、注視や再訪問などの他のタイプのメトリクスを計算できます。

視覚的注意を研究するための文脈

日常の多くの状況やプロセスは、視覚的注意と密接に絡み合っています。

視覚的注意と関連する認知的結果を必要とする次の活動を考えてみましょう：

  • ビデオゲームをすること: この研究は、ビデオゲーム中の注意、タスク駆動の視覚とオブジェクト判断の相関関係を示すために眼の動き追跡を使用しています (Wang et al., 2019).
  • 読書: 読書と読書獲得は流暢さに直接関連する複雑な現象です。この研究は、実際に視覚的注意が読書獲得を調整する力を持っていることを示しています (Valdois, Roulin, & Bosse, 2019).
  • 購買行動: この研究は、衝動的な購入者と非衝動的な購入者の間で、購入情報に対する視覚的注意が大きく異なることを示しています (Khachatryan et al., 2018).

心理学および認知科学の実験は、これらの文脈や視覚的注意に依存する無数の他の状況を捉えるために設計でき、眼の動き追跡技術を研究手法として適用し、注意、パフォーマンス、および眼の動きの間の関係を分析します。

結論

Labvancedのような眼の動き追跡ソフトウェアは、心理学実験において視覚的注意を定量化するのに役立ちます。眼の動きは注意と非常に密接に関連しているため、この領域に関心のある認知科学の実験は、眼の動き追跡技術からのデータ記録の追加層の恩恵を受けるでしょう。

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参考文献

Carrasco, M. (2011). Visual attention: The past 25 years. Vision research, 51(13), 1484-1525.

Evans, K. K., Horowitz, T. S., Howe, P., Pedersini, R., Reijnen, E., Pinto, Y., ... & Wolfe, J. M. (2011). Visual attention. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 2(5), 503-514.

Khachatryan, H., Rihn, A., Behe, B., Hall, C., Campbell, B., Dennis, J., & Yue, C. (2018). Visual attention, buying impulsiveness, and consumer behavior. Marketing Letters, 29(1), 23-35.

Valdois, S., Roulin, J. L., & Bosse, M. L. (2019). Visual attention modulates reading acquisition. Vision Research, 165, 152-161.

Wang, W., Song, H., Zhao, S., Shen, J., Zhao, S., Hoi, S. C., & Ling, H. (2019). Learning unsupervised video object segmentation through visual attention. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 3064-3074).